# 用PyTorch训练一个CNN分类器
# Windows玩家使用PyTorch必用
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"


# 0 总结与绪论

# 1 加载和归一化CIFAR10

# 使用torchvision加载CIFAR10是非常容易的
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# torchvision的输出是[0,1]的PILImage图像，我们把它转换为归一化范围为[-1,1]的张量

# 注意！在Windows上运行时将出现BrokenPipeError，
# 尝试将torch.utils.data.DataLoader()的num_worker设置为0
#！！！！！！！！！！！以上的注意真的真的真的很重要！！！！！！！！！

transform = transforms.Compose(
            [transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root = './data', train = True, download = True, transform = transform)

trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size = 4, shuffle = True, num_workers = 2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root = './data', train = False, download = True, transform = transform)

testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size = 4, shuffle = False, num_workers = 2)

classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
#可能要花点时间


# 展示一些有趣的训练图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# functions to show an image

def imshow(img):
    img = img/2 + 0.5 # unnormalize
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1,2,0)))
    plt.show()

# get some random training images
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# print labels
print(' '. join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))



# 2 定义一个卷积神经网络

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

# 3 定义损失函数和优化器

# 使用交叉熵作为损失函数，使用带动量的随机梯度下降

import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.001, momentum = 0.9)

# 4 训练网络

for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradient
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backword + optimize
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %d] loss: %.3f' %
                    (epoch + 1, i +1, running_loss/2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

PATH = './cifar_net.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)


# 5 在测试集上测试网络
# 我们在整个训练集上训练了两次网络,但是我们还需要检查网络是否从数据集中学习到东西。

# 我们通过预测神经网络输出的类别标签并根据实际情况进行检测，如果预测正确,我们把该样本添加到正确预测列表。

# 第一步，显示测试集中的图片一遍熟悉图片内容。

dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()

# print images
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))


# 接下来，让我们重新加载我们保存的模型
# (注意:保存和重新加载模型在这里不是必要的，我们只是为了说明如何这样做)：

net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

# 现在我们来看看神经网络认为以上图片是什么?

outputs = net(images)

# 输出是10个标签的概率。一个类别的概率越大,神经网络越认为他是这个类别。所以让我们得到最高概率的标签。
_, predicted = torch.max(outputs, 1)

print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
                              for j in range(4)))


# 这结果看起来非常的好。接下来让我们看看网络在整个测试集上的结果如何。
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

# 结果看起来好于偶然，偶然的正确率为10%,似乎网络学习到了一些东西。

# 那在什么类上预测较好，什么类预测结果不好呢？

class_correct = list(0. for i in range(10))
class_total = list(0. for i in range(10))
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        c = (predicted == labels).squeeze()
        for i in range(4):
            label = labels[i]
            class_correct[label] += c[i].item()
            class_total[label] += 1


for i in range(10):
    print('Accuracy of %5s : %2d %%' % (
        classes[i], 100 * class_correct[i] / class_total[i]))

# 在GPU上训练
# 你是如何把一个Tensor转换GPU上,你就如何把一个神经网络移动到GPU上训练。
# 这个操作会递归遍历有所模块,并将其参数和缓冲区转换为CUDA张量。

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:
#假设我们有一台CUDA的机器，这个操作将显示CUDA设备。
print(device)

# 接下来假设我们有一台CUDA的机器，然后这些方法将递归遍历所有模块并将其参数和缓冲区转换为CUDA张量：
net.to(device)
# 请记住，你也必须在每一步中把你的输入和目标值转换到GPU上:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
# 为什么我们没注意到GPU的速度提升很多?那是因为网络非常的小。

作者：林不清
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/347681137
来源：知乎
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